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研究生:林伯修
研究生(外文):Lin, Po-Hsiu
論文名稱:總體經濟領先指標對電信類股價長短期之影響效果-時間數列轉換函數模型之應用
論文名稱(外文):The Long-term and Short-term Effects of Macroeconomic Leading Indicators on Prices of Telecommunication Stocks:Application of Time Series Transfer Function Model
指導教授:林泉源林泉源引用關係呂姿瑩呂姿瑩引用關係
指導教授(外文):Lin, Chuang-YuangLu, Tzu-Ying
口試委員:陳義勝周賢榮陳明璋
口試委員(外文):Chen, I-ShengJhou, Sian-RongChen, Ming-Chang
口試日期:2013-05-30
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:企業管理學系
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:景氣領先指標綜合指數電信類股價時間數列轉換函數
外文關鍵詞:Composite leading indexPrices of telecommunication stocksTime seriesTransfer Function Model
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影響股價變動的原因可說是相當錯綜複雜,其中,總體經濟因素經常被投資者引用來預測股價走勢,但其實際的預測準確性為何?總體經濟與股價兩者間又存在何種關係?因影響股價之總體經濟因素參雜了相當多不易量化的變數,使得相關研究較難以進行,故本研究擬從已量化且較具邏輯推導的景氣領先指標著手,主要以時間數列之轉換函數模型來探討三家電信公司(中華電信、台灣大哥大及遠傳電信)之股價與經建會所發布之國內景氣領先指標綜合指數及其構成項目間長期與短期之因果關係。研究期間為自2001年12月至2012年9月,共130筆月資料。資料分析過程利用統計分析軟體 SAS 進行時間數列恆定、建立轉換函數模型、以最大概似法進行模型參數估計、運用自我相關檢定與交互相關檢定作模型診斷、利用 AIC 法則與 SBC 法則選取最適模型及以 MAPE 檢視模型預測準確度。
研究實證結果發現:
一、國內景氣領先指標綜合指數及其構成項目對三家電信公司股價長期與短期之影響效果:
1.景氣領先指標綜合指數及製造業存貨指數之變動率對遠傳電信股價報酬率有顯著的長期影響。
2.外銷訂單指數與股價指數之變動率對三家公司之股價報酬率皆有顯著的長期影響,股價指數變動率對台灣大哥大與遠傳電信之股價報酬率皆有顯著的短期影響。
3.貨幣總計數與工業及服務業每人每月加班工時之變動率對中華電信與遠傳電信之股價報酬率有顯著的長期影響。
4.核發建照面積變動率對中華電信及台灣大哥大之股價報酬率有顯著的長期影響,且對台灣大哥大及遠傳電信之股價報酬率有顯著的短期影響。
5.SEMI半導體接單出貨比變動率對中華電信及台灣大哥大之股價報酬率有顯著的長期影響,對遠傳電信之股價報酬率有顯著的短期影響。
二、時間數列轉換函數模型預測三家電信公司股價之 MAPE 值介於2.65%與3.43%之間,模型預測能力皆屬高精確度。
The factors affecting stock price are quite complex, wherein the macroeconomic is usually referenced by investors to forecast the movement of stock price. But how accuracy is the actual forecast? What relationship is existed between the macroeconomic and the stock price? Since the factors affecting stock price include many non-quantifiable variables, it’s hard for the related researches to carry out. So this study tried to use the macroeconomic leading indicator variables with quantization and logic derivation and discussed the short-term and long-term causality between the stock prices of the three telecommunication service companies (including Chunghwa Telecom Co., Ltd. (CHT), Taiwan Cellular Corporation Ltd. (TCC) and Far EasTone Telecommunications Co., Ltd. (FET)) and eight macroeconomic leading indicator variables issued by Council for Economic Planning and Development (CEPD) by utilizing Time Series Transfer Function Model. The study period starts from December 2001 to September 2012 with a total of 130 monthly samples. This study utilized the statistical software SAS to deal with stationarity for building up the Transfer Function Model, estimating by MLE, diagnosing by ACF and CCF, choosing the most suitable model by AIC and SBC rules, and evaluating model by MAPE.
The results can be shown as follows:
1.The short-term and long-term effects between the macroeconomic leading indicator variables and the stock prices of the three telecommunication service companies:
a.The change rates of composite leading index (LI) and index of producer's inventory (PSI) are significant long-term effective to the return rate of stock price of FET.
b.The change rates of index of export orders (EOI) and stock prices index (PI) are significant long-term effective to the return rates of stock price of CHT, TCC and FET, the change rate of stock prices index is significant short-term effective to the return rates of stock price of TCC and FET.
c.The change rates of monetary aggregates (M1B) and average monthly overtime in industry & services (ISH) are significant long-term effective to the return rates of stock price of CHT and FET.
d.The change rate of building permits (IA) is significant long-term effective to the return rates of stock price of CHT and TCC and is significant short-term effective to the return rates of stock price of TCC and FET.
e.The change rate of SEMI book-to-bill ratio (SEMI) is significant long-term effective to the return rates of stock price of CHT and TCC and is significant short-term effective to the return rate of stock price of FET.
2.The MAPE value of forecasting ability of Transfer Function Model to the stock prices of three telecommunication service companies is between 2.65% and 3.43%, the forecasting abilities are all high precise.
第一章 緒論...........................................1
第一節 研究背景與動機...................................1
第二節 研究目的........................................5
第三節 論文架構........................................5
第二章 文獻回顧與探討...................................7
第一節 總體經濟指標與股價或指數之相關文獻...................7
第二節 總體經濟指標與電信類股價或營收之相關文獻.............15
第三節 本研究與過去文獻之差異............................16
第三章 研究方法........................................19
第一節 觀念架構........................................19
第二節 研究範圍........................................21
第三節 資料分析方法.....................................28
第四章 實證結果與分析...................................39
第一節 敘述性統計......................................39
第二節 三家電信公司股價報酬率之轉換函數模型估計.............40
第三節 領先指標綜合指數及其構成項目對三家電信公司股價之影響...44
第四節 偏離值之偵測....................................47
第五節 模型之診斷與檢定.................................49
第六節 最適模型之選擇..................................52
第七節 模型預測能力之評估...............................52
第五章 結論與建議......................................55
第一節 研究結論.......................................55
第二節 研究限制與建議..................................58
參考文獻..............................................61
著作權聲明............................................67
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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